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Envision Energy ha installato nel campus Galaxy AI in Cina il primo sistema commerciale di alimentazione per data center basato su 800 volt in corrente continua e trasformatori a stato solido. La tecnologia riduce conversioni elettriche, cablaggi e ingombri, integrando batterie e intelligenza artificiale per gestire i consumi energetici.
L’azienda cinese Envision Energy ha lanciato un nuovo sistema di alimentazione elettrica per i centri di elaborazione dati. Trasmette elettricità a una tensione di 800 volt in corrente continua e alimenta già l’attrezzatura di un grande complesso per l’intelligenza artificiale. Gli sviluppatori affermano che si tratta della prima implementazione commerciale di questa tecnologia. Consente di semplificare la fornitura di elettricità, ridurre il numero di cavi e liberare spazio per i server.
Il sistema è stato installato nel campus Galaxy AI nella città di Ulanqab, nella Mongolia Interna. Il suo lancio è stato annunciato da Envision Energy il 2 novembre 2026.
I normali centri di elaborazione dati ricevono elettricità dalla rete in forma di corrente alternata. Tuttavia, l’attrezzatura server richiede corrente continua. Pertanto, l’elettricità deve essere convertita più volte: prima per il funzionamento dei sistemi di alimentazione senza interruzioni, e poi direttamente prima di essere inviata ai server. Per questo sono necessari dispositivi e cavi aggiuntivi. Nel nuovo sistema, Envision Energy utilizza trasformatori a stato solido. Questi convertono la tensione di 10 chilovolt dalla rete elettrica in 800 volt di corrente continua, che vengono poi forniti all’hardware di calcolo.
L’alta tensione consente di trasmettere la stessa potenza con una corrente inferiore. Grazie a ciò, è possibile utilizzare meno rame nei cavi e ridurre il numero di dispositivi intermedi. Di conseguenza, il sistema energetico occupa meno spazio e può supportare una disposizione più densa dei server.
Il sistema include anche accumulatori a batteria. Questi aiutano a gestire i picchi improvvisi del consumo energetico che si verificano quando gli acceleratori IA aumentano improvvisamente il carico di calcolo. In caso di interruzioni di corrente, le batterie possono mantenere il funzionamento dell’attrezzatura per alcuni minuti.
Il funzionamento dei trasformatori e degli accumulatori è monitorato dal sistema di controllo Dubhe Controller. Utilizza un modello specifico di intelligenza artificiale Dubhe Energy Foundation Model per coordinare in tempo reale la fornitura di energia con le esigenze dell’hardware di calcolo.
«I centri di elaborazione dati per l’IA hanno bisogno di sistemi energetici che coordinino il funzionamento delle fonti di energia rinnovabile, degli accumulatori di energia e della rete elettrica con il carico di calcolo», ha dichiarato il vicepresidente senior di Envision Energy Kevin Huang.
Il campus Galaxy AI ha iniziato a operare ad agosto 2026. In prospettiva, si prevede di espanderlo fino a una potenza di 3 gigawatt e di ospitare fino a un milione di acceleratori IA. Questa attrezzatura esegue calcoli complessi necessari per l’addestramento e il funzionamento delle reti neurali.
Envision Energy prevede che oltre l’80% dell’elettricità per il complesso in futuro provenga direttamente da fonti rinnovabili. Attualmente, l’azienda sta anche sviluppando il progetto Mission Gobi, il cui obiettivo è creare entro il 2030 centri di elaborazione dati alimentati da energia rinnovabile con una potenza totale di 5 gigawatt in regioni desertiche di vari paesi.
Secondo Kevin Huang, il nuovo sistema sta già fornendo elettricità alle capacità di calcolo operative. «Questo è un passo importante dal concetto strategico alla realizzazione pratica del coordinamento tra alimentazione energetica e sistemi di calcolo», ha osservato.
Il passaggio alla corrente continua ad alta tensione è considerato anche da altri attori del settore. Man mano che la potenza dei server IA aumenta, i sistemi tradizionali di alimentazione elettrica diventano sempre più ingombranti. La nuova architettura potrebbe aiutare a ridurre il numero di conversioni elettriche e semplificare l’infrastruttura dei centri di elaborazione dati.
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